[發明專利]零部件多尺度缺陷特征提取方法、計算設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202310378389.2
• 申請日: 2023-04-10
• 公開（公告）號: CN116385414A
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 李鵬堂;羅巍;王筱筱;洪天昊;楊新權;齊勇
• 申請（專利權）人: 哈爾濱耐是智能科技有限公司;哈爾濱島田大鵬工業股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/40;G06V10/54
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產權代理有限公司 11473
• 代理人: 路賀賀

本發明提供了一種零部件多尺度缺陷特征提取方法、計算設備及存儲介質，涉及視覺識別技術領域，所述方法包括：使用特征窗口對圖像進行掃描，將特征窗口每次掃描到的區域作為一個處理單元，獲取所述處理單元內每個像素點的灰度值；計算中心處理單元的所述平均值與其相鄰的八個鄰域處理單元的所述平均值之間的差值，并判斷所述差值的絕對值與預設閾值的大小關系，分析鄰域區域的紋理結構，得到每個鄰域區域的編碼串，提取出鄰域區域的灰度值分布特征和紋理結構特征，無需對圖像進行分割，也不需要利用大量圖像進行預訓練，即可對汽車發動機圖像中存在的缺陷進行有效識別。

技術領域

本發明涉及視覺識別技術領域，具體而言，涉及一種零部件多尺度缺陷特征提取方法、計算設備及存儲介質。

背景技術

汽車在生產過程中的一些關鍵工件，結構尺寸、型面形狀復雜，對尺寸精度和型面的質量要求較高。隨著圖像處理技術的提高，機器視覺技術也被應用到了工業工件的表面缺陷檢測上。它主要是通過工業相機等圖像采集設備對目標進行圖像采集，經傳輸設備傳至計算機或者其他的圖像處理設備進行數字化的處理，來獲得可視化的工件信息。

機器視覺技術以機器來替代人眼對產品進行缺陷檢測，減輕了企業高昂的人工成本，在提高檢測精度和速度同時還可以解放大量的勞動力，提高了企業的利潤和效益。然而，目前絕大多數基于數字圖像處理的視覺識別檢測方法要先對圖像進行分割，在此基礎上來判斷圖像是否有劃痕或其它缺陷，因此圖像的分割是影響現有方法檢測精度的關鍵因素之一。

發明內容

本發明所要解決的問題是如何避免圖像分割對工件表面檢測造成的潛在影響。

為解決上述問題，一方面，本發明提供了一種零部件多尺度缺陷特征提取方法，包括：

使用特征窗口對圖像進行掃描，將特征窗口每次掃描到的區域作為一個處理單元，并獲取所述處理單元內每個像素點的灰度值；

計算所述處理單元內所述像素點的平均值；

計算中心處理單元的所述平均值與其相鄰的八個鄰域處理單元的所述平均值之間的差值，其中，以一個所述處理單元作為中心處理單元，與所述中心處理單元相鄰的八個所述處理單元作為鄰域處理單元；

判斷所述差值的絕對值是否小于預設閾值；

當所述差值的絕對值小于所述預設閾值時，將所述差值對應的鄰域處理單元編碼為1；

當所述差值的絕對值大于或等于所述預設閾值時，將所述差值對應的鄰域處理單元編碼為0；

將所有所述鄰域處理單元的編碼依序排列，獲得每個鄰域區域的編碼串，其中所述鄰域區域為與一個相同所述中心處理單元相鄰的八個所述鄰域處理單元組成的區域；

根據所述編碼串，獲得所述圖像的分類結果。

可選地，所述使用特征窗口對圖像進行掃描，將特征窗口每次掃描到的區域作為一個處理單元，并獲取所述處理單元內每個像素點的灰度值之前，所述零部件多尺度缺陷特征提取方法還包括：

采用濾波方法去除所述圖像的噪聲。

可選地，所述使用特征窗口對圖像進行掃描，將特征窗口每次掃描到的區域作為一個處理單元，并獲取所述處理單元內每個像素點的灰度值之前，所述零部件多尺度缺陷特征提取方法還包括：

采用閾值化方法對所述圖像進行分析定位，確定所述圖像中的感興趣區域和目標檢測區域；

根據所述感興趣區域的尺寸確定所述特征窗口的尺寸。

可選地，所述根據所述感興趣區域的尺寸確定所述特征窗口的尺寸包括：

根據所述感興趣區域的外接矩形獲得所述特征窗口的預估尺寸；